Abstrak —Bahasa  isyarat merupakan media bagi  penderita tuna rungu dan tuna wicara untuk  saling  berkomunikasi. Perkembangan teknologi untuk menerjemahkan bahasa isyarat Indonesia secara real-time bisa bermanfaat bagi komunitas tuna rungu.  Pada  penelitian sebelumnya, pengenalan bahasa  isyarat menggunakan teknologi Kinect sudah  berhasil dibuat.  Namun dalam  prosesnya,  fitur  bahasa  isyarat  yang  digunakan  hanya bahasa isyarat yang bersifat statis saja. S elain itu, terdapat pula penelitian sebelumnya yang menggunakan ekstraksi fitur untuk mengenali  bahasa  isyarat  dinamis  saja.  Pada  penelitian  ini, dilakukan bahasa isyarat yang bersifat statis dan dinamis secara dengan  metode  Dynamic Time  Warping  (DTW),  yang  mampu mengenali secara real-time bahasa isyarat Indonesia dari 20 kata dan menerjemahkannya dalam gambar dan teks. Hasil pengujian menunjukkan bahwa  persentase  nilai  akurasi  rata-rata  yang dihasilkan adalah 93%.
Kata Kunci —Bahasa Isyarat Indonesia, Dynamic Time Warping, Kinect, Tunarungu

## I. PENDAHULUAN
EKURANGAN  pada pendengaran sering berdampak pada kemampuan verbal  pada  orang  dengan  gangguan pendengaran,  sehingga mereka  menggunakan  bahasa  isyarat dan  bahasa  tubuh  untuk  berkomunikasi.  Bahasa  isyarat merupakan  media  bagi  para  penderita  tuna  rungu  dan  tuna wicara  untuk berkomunikasi  dengan sekitarnya. Penderita tuna rungu  dan  tuna  wicara mengalami kesulitan dalam berkomunikasi  dengan  orang  normal.  Hal  ini  dikarenakan ketidakpahaman  orang normal  dengan system isyarat  in i  [1]. Dengan  demikian,  proses  pertukaran  informasi  sulit  terjadi. Untuk  itu  dibutuhkan  sistem  untuk  menerjemahkan  bahasa isyarat  ke  dalam  Bahasa  Indonesia  agar  dapat  tercipta komunikasi  yang lebih baik.
Bahasa  isyarat  adalah  bahasa  yang  mengutamakan komunikasi  manual,  bahasa  tubuh,  dan  gerak  bibir  untuk berkomunikasi.  Penyandang  tuna  rungu  adalah  kelompo k utama yang menggunakan bahasa ini, biasanya mengkombinasikan  bentuk tangan, orientasi dan gerak tangan, lengan dan tubuh, serta ekspresi wajah  untuk mengungkap kan pikiran mereka  [2].  Bahasa Isyarat sangat dipengaruhi oleh latar belakang budaya dan kebiasaan dimana  orang tersebut tinggal dan berasal. Di  Indonesia, bahasa isyarat diterapkan dalam  dua bentuk,  yaitu  Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia  (SIBI)  dan Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO).  Bahasa Isyarat Indonesia adalah  sistem  komunikasi  yang  praktis  dan  efektif  untuk
penyandang tuna rungu  Indonesia  yang  telah  dikembangkan oleh  kaum  tuna  rungu,  sedangkan  Sistem  Bahasa  Isyarat Indonesia (SIBI)  adalah sistem hasil rekayasa dan ciptaan dari orang normal  untuk berkomunikasi  dengan penyandang difabel tuna  rungu  dan  bukan  berasal  dari  penyandang difabel  tuna rungu.  Dalam  kehidupan  sehari-hari,  penderita  tuna  rungu wicara  berkomunikasi  dengan  bahasa isyarat  yang  mengacu pada SIBI  [1].
Bahasa  Isyarat  tidak  memiliki  lingkup  pengguna  yang besar seperti bahasa lisan,  sehingga tidak  banyak orang yang dapat  mengenali atau  mengerti bahasa  isyarat  yang disampaikan  lawan bicaranya. Hal  ini menimbulkan  kebutuhan alat bantu untuk mempelajari  bahasa isyarat dengan mudah.
Pada  tahun 2010,  Microsoft meluncurkan  teknologi  baru berupa perangkat keras sensor Kinect. Pada awalnya, teknologi tersebut ditujukan sebagai konsol XBox  360  sehingga pemain dapat  menggunakan  gerakan  tubuhnya  sebag ai  pengendali permainan.  Teknologi  sensor Kinect  ini  dapat dikembangkan lebih  lanjut  agar  dapat  digunakan  untuk  mengenali  bahasa isyarat [3].
Penelitian  mengenai  pengenalan bahasa isyarat Indonesia masih  terbatas  dan  masih  membutuhkan  pengembangan. Sebelumnya,  sudah ada penelitian  yang dibuat oleh Khotimah tentang  pengenalan  bahasa  isyarat  Indonesia  menggunakan Kinect  1.0.  Dalam  penelitian  tersebut,  bahasa  yang  dapat dideteksi,  yaitu Alquran, Bentuk,  Gang,  Hai,  Hamba,  Hormat , Ketua,  dan  Wadah.  Bahasa  yang  dapat  dikenali  dalam penelitian ini hanya berupa gerakan statis dan kosa katanya pun masih terbatas, sehingga perlu ditelusuri lebih lanjut  Hasil rata- rata akurasi yang didapat pada penelitian tersebut cukup tinggi, yaitu 96%[4]
Selain  itu,  penelitian  sebelumnya  mengenai  pengenalan bahasa isyarat  Indonesia  juga  pernah  dilakukan  oleh  Yahya Eka. Penelitian  tersebut  membahas  tentang  bagaimana mengekstraksi  fitur  untuk  mengenali  bahasa isyarat  dinamis. Sehingga,  fitur  bahasa  isyarat  yang  dapat  dikenali  pada penelitian  tersebut  masih  terbatas  pada  bahasa isyarat  yang bersifat  dinamis  saja.  Hasil  rata-rata  akurasi  yang didapatkan pada penelitian tersebut, yaitu 82,9%.
Dalam  pengenalan  bahasa  isyarat,  terdapat  beberapa metode  yang  digunakan  untuk  menangani  gerakan  dinamis, yaitu Artificial Neural Network s , Hidden Mark ov Models , dan Dynamic  Time  Warping (DTW).  DTW  diperkenalkan  untuk komunitas data mining oleh Berndt and Clifford  [5].  Metode ini digunakan untuk menghitung  kesamaan  antara  dua data deret

## Pengenalan  Bahasa Isyarat Indonesia  dengan Metode Dynamic Time Warping (DTW) Menggunakan  Kinect 2.0
Tiara Anggita, Wijayanti  Nurul Khotimah,  dan Nanik Suciati Departemen Informatika, Fakultas Teknologi  Informasi dan Komunikasi,  Institut Teknologi  Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : nanik@if.its.ac.id
K
waktu  ( time  series )  yang  dapat  berbeda  dalam  waktu  dan kecepatan [3].
Dalam  Tugas Akhir ini, akan dikembangkan suatu program aplikasi untuk pembelajaran bahasa isyarat dengan menggunakan sensor Kinect untuk mendeteksi gerakan tangan, kemudian  membandingkan  pola  gerakan  tangan  tersebut dengan  data-data  referensi  menggunakan  metode Dynamic Time Warping (DTW).

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Bahasa Isyarat
Bahasa isyarat adalah sarana bagi penderita tuna rungu dan tuna  wicara  untuk  berkomunikasi  bagi  sekitarnya.  Bahasa isyarat  dikembangkan  dan  memiliki  karakteristik  sendiri  di berbagai negara. Di  Indonesia, bahasa isyarat yang digunakan berdasarkan pada SIBI  [6].

## B. Euclidean Distance
Euclidean Distance adalah perhitungan jarak dari dua buah titik  dalam Euclidean  space .  Perhitungan  ini  biasanya diterapkan pada dua dimensi  dan tiga dimensi.  Pada sistem tiga dimensi, Euclidean Distance dihitung berdasarkan persamaan (1),  dimana p dan q merupakan  titik  yang ingin  dihitung dari masing-masing  koordinat x , y , dan z .
𝑑  = √(𝑝 𝑥 −   𝑞 𝑥 ) 2 +  (𝑝 𝑦 −  𝑞 𝑦 ) 2 +  (𝑝 𝑧 −   𝑞 𝑧 ) 2 (1)

## C. Dynamic Time  Warping (DTW)
Dynamic  Time  Warping (DTW)  merupakan  teknik  yang terkenal  untuk mencari  penyelarasan yang optimal  antara dua urutan  yang  diberikan  ( time-dependent )  di  bawah  batasan tertentu.  Penyelarasan  antara  dua  urutan  dapat  dilihat  pada Gambar  1 Error!  Reference  source  not  found. .  Algoritma  ini juga disebut sebagai non-linear sequence alignment , sehingga algoritma  ini  lebih  realistis  untuk digunakan dalam  mengukur kemiripan  suatu pola  ( pattern/template matching )  ketimbang hanya  menggunakan  algoritma  pengukuran  linier  seperti Euclidean Distance , Manhattan , Canberra , Mexican Hat ,  dan lain-lain.  Algoritma  ini  secara luas  digunakan  untuk  aplikasi pengenalan  suara  ( speech  recognition ),  pengenalan  tulisan tangan  dan  tandatangan, data  mining ,  pengklusteran, pengolahan  isyarat,  musik,  dan  masih  banyak  lagi.  Dala m bidang seperti pengumpulan data dan pengambilan  informasi, DTW  telah  berhasil  diterapkan  untuk  mengatasi  deformasi waktu secara otomatis dan kecepatan yang berbeda yang terkait dengan data time-dependent [5].
Asumsikan  kita  mempunyai  dua  deret  numerik  sebagai berikut  ( a 1 , a 2 , ...,  a n ) dan ( b 1 ,  b 2 , ...,  b m ). Algoritma  memu la i dengan  kalkulasi  jarak  lokal  antara  elemen  dari  dua  deret dengan menggunakan  tipe  jarak  yang berbeda.  Metode yang paling  sering  digunakan  untuk  kalkulasi  jarak  adalah  rumus
jarak  Euclidean yang menghasilkan matriks  dengan n baris dan m kolom.  Kalkulasi  jarak  lokal  dihitung dengan mencari  nila i absolut dari  selisih kedua  deret data yang dirumuskan  seperti pada persamaan (2).
𝑐 𝑖𝑗 =   |𝑎 𝑖 −  𝑏 𝑗 |, 𝑖 = 1 𝑠. 𝑑. 𝑛, 𝑗 = 1 𝑠. 𝑑. 𝑚             (2)
Memulai  dengan matriks  jarak  lokal,  langkah  selanjutnya merupakan nilai-nilai  yang harus kita lewati untuk menemuka n warping path .  Untuk  menghitung  elemen  baris  pertama  pada matriks  DTW dirumuskan seperti pada persamaan (3).
𝐷 (1,𝑗) =   𝐷 (𝑖−1,𝑗) + 𝑐 (1,𝑗) (3)
Selanjutnya, untuk menghitung kolom  pertama pada matriks DTW dirumuskan pada persamaan (4).
𝐷 (𝑖,1) =   𝐷 (𝑖,𝑗−1) + 𝑐 (𝑖,1) (4)
Untuk  menghitung  elemen  lainnya  pada  matriks  DTW, dirumuskan seperti pada persamaan (5),
𝐷 𝑖𝑗 =   𝑐 𝑖𝑗 + min(𝐷 𝑖−1,𝑗−1 , 𝐷 𝑖−1,𝑗 , 𝐷 𝑖,𝑗−1 )             (5) dimana D ij adalah jarak  minimal  antara deret bagian ( a 1 , a 2 , ..., a i ) dan ( b 1 , b 2 , ..., b j ). Sebuah jalan melengkung ( warping path ) adalah jalur lintasan atau path yang melalui  matriks  yang berisi jarak  minimal  dari elemen D ij hingga elemen D nm yang terdiri dari elemen-elemen D ij itu sendiri.

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Rancangan Proses Ek strak si Fitur
Proses  menentukan  fitur  dilakukan  dengan  menghitung jarak  antraa titik masing-masing  tangan dengan 10 titik  lainnya menggunakan  jarak  Euclidean.  Dengan  perhitungan ini  akan didapatkan fitur data sebanyak 21 elemen, yang merepresentasikan  10  jarak  minimum  antara  joint  telapak tangan kanan  dan  joint  lain,  10  jarak  minimum  antara  joint telapak kiri  dengan joint lain, dan 1 jarak  minimum  antara joint telapak  tangan  kanan  dengan  joint  telapak  tangan  kiri. Keseluruhan joint yang digunakan terdapat pada Gambar  2.
Untuk  meminimalisir kesalahan  pada  saat  pengenalan gerakan  yang  serupa,  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur  baru. Proses ini dilakukan dengan cara menghitung rata-rata, median, modus, varians, standar deviasi, dan nilai  kedalaman  min imu m dari  masing-msing  titik  tangan  terhadap  dua  titik  absolute joints,  yaitu  kepala  dan  pinggul.  Perhitungan  ini  dilakukan
sekuens b
sekuens a Tim e
Gambar 1 Penyelarasan Antara Dua Urutan Time Dependent [5]
Gambar 2 Joint yang Digunakan
untuk  mengurangi  kesalahan  pada  saat  pengenalan  gerakan tangan. Dari  hasil  perhitungan ini  akan  didapatkan 24  elemen yang kemudian  digabungkan  dengan fitur  data  baru  menjad i fitur data akhir  dengan total 45  elemen.

## B. Rancangan Proses Implementasi DTW
Dalam  proses pengenalan gerakan tangan, perangkat lunak terlebih  dahulu  mencocokkan  data  uji  dengan  data training yang sudah ada dengan metode DTW. Pada penelitian ini,  data uji dan data training masing-masing ada sebanyak 45 data. Pada penelitian ini,  masukan gerakan yang dikenali  sebagai gerakan pada referensi merupakan gerakan yang memiliki warping path keseluruhan yang paling kecil  dari gerakan lainnya.

## C. Rancangan Proses Training Data
Proses training data dilakukan dengan menyimpan fitur data akhir  ke dalam sebuah berkas berekstensi .csv. Ada 20  gerakan yang  dilakukan  pada  saat  pembuatan  data,  dengan  masing- masing kata dilakukan  15 kali  gerakan. Sehingga, total gerakan yang  disimpan  pada  saat training data  ada  sebanyak  300 gerakan.

## D. Rancangan Proses Testing Data
Proses  testing  data  dilakukan  dengan  mendapatkan  fitur data uji yang dilakukan  secara real-time . Kemudian,  dilakukan pencocokkan antara  hasil  dari  fitur  data tersebut dengan fitur data  yang  didapatkan  pada  saat  proses  pembuatan  data menggunakan  metode  DTW.  Gerakan  yang dikenali  sebagai gerakan pada referensi merupakan gerakan yang memiliki  nila i warping  path paling  kecil.  Keluaran  hasil  klasifikasi  yang dilakukan  berupa  prediksi  gerakan  bahasa  isyarat  yang dimaksud oleh pengguna dalam bentuk gambar dan juga tulisan bahasa isyarat.

## IV. PENGUJIAN DAN EVALUASI
Pengujian dilakukan  terhadap 20 bahasa isyarat yang dipilih oleh penulis, yaitu Halo, Salam,  Pagi, Jumpa, Apa, Bagaimana , Keluarga,  Ibu,  Anak, Laki-laki,  Saudara,  Saya, Anda, Rumah , sekolah, Baik,  Jahat, Masalah, Kerja,  dan Marah. Pada awalnya penulis  memilih  bahasa  isyarat  yang  mengacu  pada paper referensi. Namun, karena ada beberapa kata yang tidak terdapat pada  kamus  Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia  (SIBI),  maka penulis  mengubah  kata  yang  dipilih  sesuai  dengan kategori kelasnya.
Skenario  pengujian  yang  dilakukan  dibagi  menjadi  tiga bagian,  yaitu skenario  A,  skenario  B,  dan skenario  C  dengan penjelasan sebagai berikut:
1. Pada  skenario  A,  pengujian  bahasa isyarat  dilakuka n oleh penulis dengan tinggi badan 163  cm  menggunakan data training yang dibuat oleh penulis.
2. Pada  skenario  B,  pengujian  dilakukan  oleh  pengguna lain  dengan tinggi  badan   173  cm  menggunakan  data training yang dibuat oleh penulis.
3. Pada  skenario  C,  pengujian  dilakukan  oleh  pengguna lain  dengan  tinggi  badan  175  cm  menggunakan  data training yang dibuat oleh pengguna tersebut.
Pengujian  pada  skenario  B  dilakukan  dengan tujuan untuk mengetahui  apakah  perbedaan  tinggi  badan  yang  signifikan ketika  pembuatan  dan testing data  berpengaruh  terhadap akurasi pada saat pengenalan gerakan. Pengujian bahasa isyarat
pada ketiga skenario dilakukan  menggunakan 20  gerakan yang terdiri dari 3 bahasa isyarat statis dan 17 bahasa isyarat din amis, serta dengan pergerakan  yang menggunakan  satu atau kedua tangan. Hasil pengujian seperti yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Hasil Uji Coba Kategori Makna Kata A(%) B(%) C(%) Sapaan Halo 100 100 100 Salam 80 80 100 Pagi 100 100 100 Jumpa 100 100 100 Pertanyaan Apa 100 80 100 Bagaimana 80 60 60 Keluarga Keluarga 80 60 100 Ibu 80 80 100 Anak 100 100 100 Laki-laki 100 100 80 Saudara 100 100 100 Kata Ganti Orang Saya 100 100 80 Anda 100 100 100 Bangunan Rumah 80 100 100 Sekolah 100 100 100 Lain-lain Baik 100 100 100 Jahat 100 100 100 Masalah 100 80 60 Kerja 80 100 100 Marah 100 80 100 Rata-rata Akurasi (%) 94 91 94
Hasil  pengujian  disusun  dalam  bentuk  analisis  secara keseluruhan sebagai berikut:
1. Implementasi  DTW  di  dalam  perangkat  lunak  yang dibuat  mempunyai  akurasi  rata-rata  yang  cukup  baik, yaitu  93%.  Grafik  hasil  akurasi  dari  masing-masing percobaan dapat dilihat  pada Gambar  3.
2. Adanya  beberapa  gerakan  isyarat  yang  hampir  sama antara  satu  dengan yang  lain  menyebabkan  kesalahan pada proses klasifikasi.
3. Hasil yang didapatkan pada skenario A cukup baik, yaitu 94%.  Sedangkan  hasil  akurasi  yang  didapatkan  pada skenario  B  lebih  rendah  daripada  skenario  A,  namun masih  cukup  baik,  yaitu  91%.  Hal  ini  membuktika n bahwa perbedaan tinggi pengguna pada range 163  cm – 173  cm  memiliki  pengaruh  pada  akurasi  pengenalan gerakan.  Untuk  skenario  C,  hasil  akurasi  yang didapatkan sama dengan skenario A, yaitu 94%.
Gambar 3 Grafik Hasil Uji Coba 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 Akurasi Hasil Uji Coba (%) Skenario A Skenario B
Skenario C
4. Selain  adanya beberapa  gerakan  bahasa isyarat  dinamis yang  hampir  sama  antara  satu  dengan  yang  lain, sensitifitas Kinect 2.0  dalam  merekam  koordinat masing- masing sk eleton joints juga mempengaruhi tingkat akurasi pengenalan gerakan bahasa isyarat.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  proses penelitian  selama  perancangan, implementas i, dan  proses pengujian  aplikasi  yang dilakukan,  dapat diamb il kesimpulan  sebagai berikut:
1. Titik  representatif  ditentukan  dengan  mengekstraksi fitur  dari  data  rekaman  asli.  Fitur-fitur  tersebut  yaitu nilai  minimum  dari  perhitungan jarak  Euclidean  antara joint telapak tangan  dengan  joint lain yang menghasilkan  21  elemen,  dan  perhitungan  rata-rata, median,  modus,  varians,  standar  deviasi,  dan  nilai kedalaman  minimum  antara joint  telapa tangan dengan absolute joints (kepala  dan pinggul) yang menghasilkan 24  elemen.  Jumlah  keseluruhan titik  representatif untuk masing-masing  gerakan ada 45  elemen.
2. Metode Dynamic Time Warping (DTW) yang digunakan untuk  menerjemahkan  bahasa  isyarat  berjalan  dengan baik secara real-time dengan akurasi rata-rata 93%.
3. Identifikasi  posisi  gerakan  yang  dilakukan  ketika melakukan training dan testing data sangat berpengaruh terhadap akurasi pengenalan gerakan.
4. Perbedaan  karakteristik  tinggi  badan pengguna   yaitu pada range antara  163  cm  – 175  cm  berefek  terhadap penentuan koordinat sk eleton joints dimana  perbedaan tersebut mempengaruhi  identifikasi  posisi gerakan yang dilakukan oleh perangkat lunak, namun tidak mempengaruhi  akurasi secara signifikan.
5. Perbedaan  posisi  Kinect  dengan  pengguna, baik  pada saat  pengambilan  data  maupun  uji coba  data, mempengaruhi  akurasi  hasil  pengenalan gerakan  yang dilakukan  oleh pengguna.
Kemudian  saran untuk penelitian kedepannya adalah sebagai berikut:
1. Memperbanyak  data training dari  berbagai  maca m pengguna  yang  mempunyai  karakteristik  tubuh  yang berbeda-beda.
2. Identifikasi sk eleton  joints tidak  hanya  dipergelangan tangan saja, tetapi juga pada jari  tangan.
3. Hasil  akurasi  yang dapatkan sudah cukup akurat  namun masih  lambat  ketika  mengenali  gerakan.  Untuk  itu, menggabungkan  metode  DTW  dengan  teknik  lain  bisa menjadi  solusi untuk meningkatkan  kecepatan pada saat pengenalan gerakan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Laboratoriu m Interaksi  Grafika  dan Seni (IGS)  dan Departemen  Informatika Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember,  Indonesia  yang  telah mendukung dan memfasilitasi  penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A.  Basuki,  M.  Zikky, J.  Akhmad, N.  Hasim, and  N.  I.  Ramadhan, “Sensor  Gerak  Dengan  Leap  Motion  Untuk  Membantu  Komunikasi T una Rungu  /  Wicara A-317 A-318,” vol. 8, no. 1994, pp. 317–321,
2016. Retrieved from
https://www.researchgate.net/publication/320472422_Sensor_Gerak_D engan_Leap_Motion_untuk_Membantu_Komunikasi_Tuna_RunguWic ara
[2]   I.  Hidayat, A. Hasibuan, A.  Mulyana, and A.  B.  O,  “ Menjadi Suara Berbasis Kinect Menggunakan Metode Dynamic Time Warping Design And Implementation Of Sign Language T o Speech Application,” pp. 1–
7. Retrieved from
https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/pustaka/files/100124/jurnal_e proc/perancangan-dan-implementasi-aplikasi-penerjemah-bahasa- isyarat -menjadi-suara-berbasis-kinect-menggunakan-metode-dynamic- time-warping.pdf
[3]   A. A. S.  Gunawan, “ Pembelajaran Bahasa Isyarat Dengan Kinect Dan Metode Dynamic Time Warping,” Univ. Binus , no. 9, pp. 1–3, 2013. Retrieved from http://library.binus.ac.id/eColls/eJournal/01_MatStat_Alexander%20As hadi.pdf
[4]   Khotimah,  W. N., Susanto, Y. A., & Suciati, N. (2017). "Combining Decision  T ree  And  Back  Propagation  Genetic  Algorithm  Neural Network For Recognizing Word Gestures In Indonesian Sign Language Using Kinect ", 95 (2), 292–298. Retrieved from http://www.jatit.org/volumes/Vol95No2/6Vol95No2.pdf [5]   G.  García-bautista, F.  T rujillo-romero, and  S.  O.  Caballero-morales, “Mexican Sign  Language  Recognition Using Kinect and  Data Time Warping Algorithm,” 2010. Retrieved from
http://ieeexplore.ieee.org/document/7891832/?reload=true
[6]  M. Iqbal, "Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia Berbasis Sensor Flex dan  Accelerometer  Menggunakan  Dynamic  T ime  Warping,"  Institut T eknologi  Sepuluh  Nopember,  Surabaya,  2011.  Retrieved  from http://digilib.its.ac.id/ITS-Master-3100012045709/18061